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免费ChatGPT用户也能体验!OpenAI公布GPT-5 API价格

2025-08-08 06:16 · 来源: AIbase基地

北京时间今天凌晨1点,OpenAI 公司正式宣布推出 GPT-5模型。OpenAI 首席执行官山姆・奥尔特曼在发布会上宣称,这是迈向通用人工智能(AGI)的重要一步,与 GPT-5交流,就如同和人类专家交流一般自然流畅。

发布会上,OpenAI 团队详细介绍了 GPT-5模型。该模型在包括 Swe Bench 在内的多个基准测试中表现卓越,设定了新的水平,其关键改进领域在于提高可靠性并准确阐述事实。

从推出计划来看,OpenAI 宣布即日起面向免费、Plus 以及 Pro 订阅用户推出 GPT-5。免费用户可免费使用,但存在配额限制;Plus 和 Pro 订阅用户则能享受更高的使用权益。

在直播演示环节,GPT-5展现出了惊人的能力。当被要求解释 Bernoulli 效果时,它响应迅速;而在创建视觉效果时,虽响应时间稍长,但也出色完成任务。用户还能要求 GPT-5在实际提示中“深入思考”或“更精确”,甚至可以看到其思维过程。在编程演示中,GPT-5更是表现惊艳,几分钟内就输出超过200行代码,创建出一个包含众多视觉与音频元素、旨在帮助伴侣用户学习法语的网站。

除了编程能力,GPT-5还即将上线语音模式。直播中展示了 ChatGPT 在语音模式下仅用一个单词回应,并总结出“自豪感和偏见为‘人际关系’”的出色表现。

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ChatGPT 的记忆(Memory)功能也迎来升级,Pro、Plus 以及 Teams 订阅用户可将 ChatGPT 连接至谷歌帐号,访问日历内容,实现与 Gmail 和 Google Calendar 的联动。这意味着 GPT-5能根据用户日常行程获取更多情境能力,甚至提醒用户回复电子邮件。这一功能将于下周首先向 Pro 用户推出,随后扩展至 Plus 和 Teams 订阅用户。

在安全性和防止欺骗方面,OpenAI 也下足功夫。GPT-5的目标是在安全限制内最大程度地帮助用户。与以往模型如 o3以安全为由直接拒绝回答不同,GPT-5会解释为何不能提供帮助,并引导用户到第三方或手册获取信息。

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此次发布的 GPT-5系列包含 GPT-5、GPT-5mini 以及 GPT-5nano 三款模型,上下文长度均为400K,最大输出128K tokens。在 API 价格方面,GPT-5每百万 tokens 输入费用1.25美元,输出费用10美元;GPT-5mini 每百万 tokens 输入费用0.25美元,输出费用2美元;GPT-5nano 每百万 tokens 输入费用0.05美元,输出费用0.40美元。

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值得一提的是,GPT-5首次采用“内嵌式三位一体集成架构”,由 GPT-5-main、GPT-5-thinking 和实时路由机制共同组成,还附带额度耗尽后自动切换的 mini 版本。实时路由机制如同“交通指挥员”,能根据对话场景、复杂度、工具需求及用户意图,在毫秒级调度最适合的模型,并持续通过真实用户反馈自我进化。免费版 ChatGPT 也能体验 GPT-5,但设有用量上限,超额后降为 GPT-5-mini;Plus、Pro、团队、企业及教育用户则依据订阅级别获得更高额度或无限使用权,Pro 用户还可独占 GPT-5Pro 模式。

在多项基准测试中,GPT-5成绩斐然。在2025年美国 AIME 数学竞赛中,无工具版本得分94.6%,启用 Python 后冲到99.6%,Pro 版叠加 Python 工具直接满分;软件工程权威 SWE-bench 测试中,GPT-5-thinking 以74.9%刷新纪录,远超 o3的69.1%;健康领域 HealthBench Hard 子集里,GPT-5-thinking 从 o3的31.6%跃升至46.2%,拿下全球第一;安全维度上,其高风险场景错误率比 GPT-4o 降低50倍,潜在幻觉率较 o3下降8倍,全球健康场景零失误。不过,直播现场也发生了一段小插曲,官方演示 PPT 中误把 o3在 SWE-bench 的柱状图画成与4o 等高,引发弹幕调侃。

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OpenAI 强调,GPT-5的训练数据依旧来自公开网络、合作授权及用户生成内容,但通过升级版过滤策略与 Moderation API 显著降低隐私与有害信息风险;强化学习则首次用于“先思考后回答”的推理链路,提升模型逻辑与准确率。

从今天起,ChatGPT Plus、Pro、团队用户已可切换至 GPT-5作为默认模型,免费用户逐步放量,企业和教育版一周后全面开放;Pro 用户可无限使用并独占更强 Pro 模式,Plus 用户享有显著高于免费档的额度,团队及企业客户则可在组织层面无缝部署。OpenAICEO 山姆·阿尔特曼在直播尾声表示“希望 GPT-5成为人类大脑的延伸”,留下业界对“通用人工智能临界点”的无限遐想。

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